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Fatigue Degradation and Martensitic Transformation of Austenitic Stainless Steel AlSi 321: New Results and Prospects

2006· article· en· W1987529945 sur OpenAlexaff
Yu.V. Taran, J. Schreiber, Mark R. Daymond, E.C. Oliver

Notice bibliographique

RevueMaterials science forum · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrostructure and Mechanical Properties of Steels
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceAusteniteMartensiteMetallurgyAustenitic stainless steelStress (linguistics)Diffusionless transformationComposite materialMicrostructure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On ECRS-6 [1], we have presented first results of the researches of fatigue degradation and martensitic transformation of austenitic stainless steel AISI 321 by neutron diffraction stress analysis. A series of samples preliminary ex-situ cyclically fatigued at the frequency of 5 and 0.5 Hz was in-situ tested on the stress rig of the ENGIN instrument. In the high cycle fatigued (HCF) samples, the applied stress-elastic strain responses of austenite and martensite phases were find out to be strongly different as compared to the low cycle fatigued (LCF) samples, in which they are close. Moreover, the martensite Poisson ratio in the HCF-samples is almost twice to that of observed 0.28-0.30 in austenite and in both phases of the LCF-samples. With the purpose to search the reason of such unusual behavior of the martensite phase, one of the HCF-samples has been anew in-situ tested on the stress rig of the ENGIN-X in: 1) a LCF-mode at the frequency of 0.1 Hz to increase the fatigue level, and 2) a quasistatic mode to measure the applied stress-elastic strain responses of both phases. Also, two of the LCF-samples have been subjected to the ex-situ secondary HCF-testing at the frequency of 5 Hz and again in-situ measured on the ENGIN-X stress rig. Results of the mechanical characterization of phases in the twice fatigued austenitic stainless steel are presented and discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,192 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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